AI芯片被视为2019年安防市场乃至整个科技产业的最热的话题。随着人工智能与安防的融合越来越密切，边缘计算也开始改变传统中心计算的模式，在IHS的全球安防市场预估中，边缘计算正成为引爆未来市场的重要推动力。本文细数下边缘计算目前的一些关键词，帮助行业人士更深刻理解这一技术。
云边结合
在前几年，“视频云”是不少安防厂商一直在强推的概念，虽然云端有助于实现共享数据、全网智能分析的功能，但在实际的运用中，无论是成本还是监管都形成极大的挑战。因此探索新的技术也成为突破瓶颈的唯一途径，而边缘计算便是其中之一。
从其定义上而言，云计算作为一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式，而边缘计算和传统的中心化思维不同，它的主要计算节点以及应用分布式部署在靠近终端的数据中心，这使得在服务的响应性能、还是可靠性方面都是高于传统中心化的计算概念。
大数据应用中常常面对的一个痛点，就是没有采集到合适的数据。边缘计算可以为核心服务器的大数据算法提供最准确，最及时的数据来源。两者相互结合，可以实现1+1>2的效果，据IDC数据统计显示，云计算和边缘计算结合，成本只有单独使用云计算的39%;从效率层面而言，由于边缘计算距离用户更近，在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析，海量的设备数据不需要再上传云端，反馈于终端执行;从综合服务层面而言，云边融合，可大大提升人工智能的深度学习能力，AI+边缘计算的组合让边缘计算不止于计算，而且可以实现目标检测、特征提取、无损建模等智能功能。
边缘计算芯片市场
在去年十月份，华为与比特大陆纷纷发布边缘计算芯片产品，华为的Ascend系列采用达芬奇架构，其中Ascend 310功耗8W算力8TOPS正是针对边缘计算市场。而之后比特大陆发布的BM1682和BM1880也是针对边缘计算市场，其中BM1682功耗30W算力3TFlops针对边缘服务器市场，而BM1880功耗3W整数算力2TOPS则是针对边缘终端市场。这也为人们指明了当前边缘计算芯片的两类市场，一是边缘终端(如手机、摄像机等)，二是边缘服务器。
两者相比，边缘终端由于需要实现最低延迟以及计算等要求，在芯片能效比上会比服务器的要高很多。目前围绕两者的芯片布局已经在紧锣密鼓展开，如华为发布的麒麟970芯片附带NPU与发布的基于Ascend 310的边缘计算服务器。预计在未来的一段时间内，将会有更多企业加大资金投入，推动AI进一步发展，如英伟达、比特大陆等。
IDC在其发布的《中国制造业物联网市场预测2016-2020年》报告指出，2018年将会有40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存，到2020年中国制造业企业物联网支出有望达到1275亿美元，其中软件和服务合计市场占比或超过60%，而现阶段这个比例尚还不及10%。如今AWS、微软、英特尔等国外大型企业已经着手布局边缘计算，可以预见的是边缘计算之于云服务企业重要性可见一斑!
